我有这样的数据帧：
Name id col1 col2 col3 cl4
PL 252 0 747 3 53
PL2 252 1 24 2 35
PL3 252 4 75 24 13
AD 889 53 24 0 95
AD2 889 23 2 0 13
AD3 889 0 24 3 6
BG 024 12 89 53 66
BG1 024 43 16 13 0
BG2 024 5 32 101 4
现在我需要按ID进行分组,并且对于列col1和col4找到每个id的总和并将其放入靠近父列的新列中(例如：col3(sum))但是对于col2和col3,找到最大值.
期望的输出：
Name id col1 col1(sum) col2 col2(max) col3 col(max) col4 col4(sum)
PL 252 0 5 747 747 3 24 6 18
PL2 252 1 5 24 747 2 24 12 18
PL3 252 4 5 75 747 24 24 0 18
AD 889 53 76 24 24 95 95 23 33
AD2 889 23 76 2 24 13 95 5 33
AD3 889 0 76 24 24 6 95 5 33
BG 024 12 60 89 89 66 66 0 67
BG1 024 43 60 16 89 0 66 63 67
BG2 024 5 60 32 89 4 66 4 67
计算这个的最简单,最快捷的方法是什么？
解决方法:
您可以使用groupby / transform来创建所需的列
df[['col1_sum', 'col4_sum']]=df.groupby('id')['col1', 'cl4'].transform('sum')
df[['col2_max', 'col3_max']]=df.groupby('id')['col1', 'cl4'].transform('max')
Name id col1 col2 col3 cl4 col1_sum col4_sum col2_max col3_max
0 PL 252 0 747 3 53 5 101 4 53
1 PL2 252 1 24 2 35 5 101 4 53
2 PL3 252 4 75 24 13 5 101 4 53
3 AD 889 53 24 0 95 76 114 53 95
4 AD2 889 23 2 0 13 76 114 53 95
5 AD3 889 0 24 3 6 76 114 53 95
6 BG 24 12 89 53 66 60 70 43 66
7 BG1 24 43 16 13 0 60 70 43 66
8 BG2 24 5 32 101 4 60 70 43 66
